维吾尔文笔迹鉴别预处理及边缘提取方法研究

笔迹鉴别是一种行为特征的识别方法,笔迹容易获取并且具有唯一性,因此,基于笔迹的身份验证在安全等领域有广阔的应用前景.笔迹鉴别可分为在线、离线两种形式,鉴别方法有文本依存和文本独立两大类.文中结合维吾尔语自身的文字特点,主要针对离线的文本无关的维吾尔文笔迹鉴别中预处理和笔迹的边缘提取技术进行细致的研究.该研究为维吾尔文计算机笔迹鉴别系统的最终实现提供了关键的技术支持,推动了少数民族语言文字笔迹鉴别自动化的进程     

基于纹理分析的笔迹鉴别系统

笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术。本文把手写笔迹作为一种纹理来看待,将笔迹鉴别转化为纹理识别来处理,利用多通道Gabor滤波器来提取笔迹图像的纹理特征,用支持向量机进行分类。实验中采集了17个人的不同笔迹,取得了较好的结果。     

基于Contourlet的手写签名鉴别

手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明该算法对测试样本具有高识别率。     

一个实用脱机手写汉字笔迹库的建立

建立一个实用的脱机手写汉字笔迹库是研究笔迹鉴别技术的基础,论文结合笔迹图像与书写者信息设计了一个脱机手写汉字笔迹库系统,详细介绍了笔迹样本采集方案及系统的主要功能,阐述了部分关键问题的解决方案。     

基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别

针对采用纹理方法鉴别维吾尔文不稳定的问题,提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征。所提方法从笔迹原始图像提取笔画边缘,对笔迹的边缘图像建立大量局部窗口模型,通过扫描边缘图像获取融合特征结构的概率密度分布,使用多种距离公式计算概率密度向量间的距离。在实验笔迹容量大小为80的笔迹库上进行实验得到的鉴别率为89.2%。所提方法能很好地刻画笔迹的局部书写变化趋势和笔画的曲向,采用概率密度分布来统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。     

维吾尔语笔迹鉴别方法研究

笔迹鉴别是通过机器分析手写笔迹风格的差异特征来判断书写人身份的一门科学与技术.就像语音、指纹、虹膜和脸谱等生物特征识别技术一样是一个典型的模式识别问题.笔迹鉴别可分为在线、离线两种.笔迹鉴别方法可以分为两大类:文本依存的方法和文本独立的方法.主要针对离线维吾尔语手写体笔迹鉴别方法展开研究,力求提取笔迹图像的全局特征,以提供更多更有效的鉴别信息,结合维吾尔语自身特点对与文本无关的笔迹鉴别中预处理和特征提取技术进行了细致的研究.     

基于优化分割重建图像的文本无关笔迹鉴定

笔迹鉴定的主要过程首先是系统把手写的笔迹文字通过扫描仪输入计算机，然后对原始笔迹的图像进行预处理。在预处理阶段，本文提出了优化分割重建图像的归一化预处理方法，在参数提取阶段，本文采用多通道二维G2bro滤波器，通过计算4个方向每个方向4个频率来提取的笔迹特征。本文对10个人任意书写的笔迹进行实验，鉴别正确率得到较好的提高。     

一种鲁棒的离线笔迹鉴别方法

离线笔迹鉴别在司法鉴定与历史文档分析中有重要作用.当前的主要离线笔迹鉴别都是基于局部特征提取的方法, 其在笔迹检索中严重依赖于数据增强和全局编码, 在笔迹识别中需要较多的笔迹信息.针对这一问题, 本文提出一种基于统计的文档行分割与深度卷积神经网络相结合的离线笔迹鉴别方法(DLS-CNN).首先, 使用基于统计的文档行分割方法将笔迹材料分割成小的像素块; 然后, 用优化后的残差神经网络作为识别模型; 最后, 对局部特征使用取均值法进行编码.在ICDAR2013和CVL这两个标准数据集上的实验结果表明, 该方法能有效获得鲁棒的局部特征, 从而仅需要少量的笔迹信息就能取得较高的识别率, 而且不需依赖于数据增强和全局编码就能取得较好的检索效果.实验代码地址:https://github.com/shiming-chen/DLS-CNN.     

基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔迹鉴别

针对维吾尔文字的特点提出一种笔迹边缘量化模型的鉴别方法。该方法在提取边缘图像的基础上,以“横竖撇捺”基本笔画概念对维吾尔文字笔迹边缘在四族角度趋向上建立一种与文本无关、与方向和长度相关的特征结构矢量模型,统计所有局部窗口的特征结构并得到边缘笔画的概率密度特征向量,使用加权与不加权的距离公式求得鉴别样本笔迹与参考样本笔迹间的特征向量距离,通过比对向量距离来筛选笔迹的候选书写者。该方法能很好地刻画维吾尔文字的笔迹的局部的特征和风格,有较强的实用性,并取得了较好的鉴别效果。     

基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法

针对与书写内容无关的笔迹，提出利用快速Gabor小波提取笔迹图像的整体纹理特征、用支持向量机(SVM)进行训练和识别的方法．SVM是解决两类问题的算法，而笔迹鉴别是一个多类问题，通过“一对多”的方法将多类问题转化为两类问题．在87人笔迹库上的实验结果表明，文中基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法是有效的。